数据质量是保证数据价值的关键,是数据的基本属性之一,质量状况不明的数据很难被使用,更不可能在大范围内进行共享。因此,空间数据生产加工完成后必须经过质量检查与验收,鉴定数据产品质量,为数据用户提供质量保证。　　 数据质量评价的内容非常丰富。在现有的数据质量评价模型下,生产和验收单位检查的内容主要包括数据精度、完整性、现势性、逻辑一致性和整饰及附件的质量。按是否需要外部控制数据来评价质量,分为数据精度检查、图形规范性检查两类。本文提出以图形自身的特性作为判断数据质量的主要依据,提出规范性质量评价的基本概念,并建立相应的质量模型以及质量评价模型。规范性质量评价是数据质量评价的重要组成部分,偏重于研究数据质量模型中除数据精度检查以外的内容,目的在于准确判断出几何图形质量问题,如图形过于规则、出现马赛克、组成图形的弧段偏折过于剧烈、碎多边形过多等。本文研究重点在于如何确定规范性质量评价的内容,以及如何构建计算机软件系统来完成自动化质量评价工作。为此,本文开展了以下工作:　　 (1)对已有的矢量数据质量评价体系进行研究,以此为基础推导出规范性质量评价的体系结构,以及质量模型,选择合适的质量评价方法。规范性质量模型以矢量数据质量模型为基础,在内容上进行整合,通过设定质量元素的权值大小来突出图形质量检验的重要性；根据规范性质量评价的特殊性,选择综合模糊评价作为质量评价方法。　　 (2)构建基于开源GIS软件的质量评价系统。以开源GIS软件为基础,开发出具有自主知识产权的地图数据操作中间件JMapV1.0,并且利用界面可视化技术、数据库技术以及VB脚本引擎来开发出具有高效率、灵活、功能全面的质量评价系统；通过研究专题数据中图形质量问题,设计出对应的评价指标和算法,并集成到系统当中。通过为数据配置检查方案,软件运行后,得到准确的质量检查报告,提高质量检查效率。　　 (3)以1:25万土地覆被数据为例,验证质量评价系统的可行性与实用性。选择上海等地区的2005年1:25万土地覆被数据,利用规范性质量评价系统进行质量检查,并根据质量评价模型计算评分,最后得到质量等级。